package com.atguigu.gmall.realtime.app.dim;

import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.DimSinkFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.app.func.TableProcessFunction;
import com.atguigu.gmall.realtime.beans.TableProcess;
import com.atguigu.gmall.realtime.utils.MyKafkaUtil;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.source.MySqlSource;
import com.ververica.cdc.connectors.mysql.table.StartupOptions;
import com.ververica.cdc.debezium.JsonDebeziumDeserializationSchema;
import org.apache.flink.api.common.eventtime.WatermarkStrategy;
import org.apache.flink.api.common.state.MapStateDescriptor;
import org.apache.flink.connector.kafka.source.KafkaSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastConnectedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.BroadcastStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.streaming.api.functions.ProcessFunction;
import org.apache.flink.util.Collector;

import java.util.Properties;

/**
 * @author Felix
 * @date 2023/3/10
 * Dim层处理应用
 * 需要启动的进程
 *      zk、kafka、maxwell、hdfs、hbase、DimApp
 * 开发流程
 *      -基本环境准备
 *      -检查点相关设置
 *      -从kafka的topic_db主题中读取数据
 *      -对读取的数据进行类型的转换以及ETL  jsonStr->jsonObj
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~主流业务数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -使用FlinkCDC读取配置配置表数据(配置流)
 *      -将配置流进行广播(广播流)
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~广播流配置数据读取~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -将主流业务数据和广播流的配置数据进行关联(connect)
 *      -对关联之后的数据进行处理(过滤出维度数据)
 *          class TableProcessFunction extends BroadcastProcessFunction{
 *              open:提前将配置表中配置加载到我们自己维护的map集合中，解决主流数据先到，但是配置数据还没有进来的情况
 *              processElement:处理主流业务数据
 *                  获取当前处理的业务数据库表的名称
 *                  根据表名到广播状态中和mapConfig获取对应的配置信息
 *                  如果配置信息不为空，说明是维度
 *                      向下游传递数据前，过滤掉不需要传递的属性
 *                      向下游传递数据前，补充了输出目的地
 *                      将维度数据中data属性内容向下游传递
 *              processBroadcastElement:处理广播流配置数据
 *                  op=d :将对应的配置信息从广播状态中和mapConfig删除掉
 *                  op!=d
 *                      提前将维度表创建出来
 *                          拼接建表语句，使用JDBC执行建表语句
 *                      将对应的配置信息放到广播状态和mapConfig中  k：维度表名  v:将配置表中一条数据封装为TableProcess对象
 *
 *          }
 *      ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~过滤维度数据~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
 *      -将维度数据写到Phoenix
 *          ds.addSink(new DimSinkFunction())
 *          class DimSinkFunction implements SinkFunction{
 *              invoke: 拼接upsert语句，通过jdbc执行upsert
 *          }
 * 执行流程（以修改品牌维度中的一条记录为例）
 *      当启动DimApp的时候，会将配置信息读取到mapConfig以及广播状态中
 *      当对品牌表进行修改后
 *      binlog会记录品牌表的变化
 *      maxwell从binlog中读取变化数据，并将变化的数据封装为jsonStr发送到kafka的topic_db主题中
 *      DimApp会从topic_db主题中读取数据
 *      执行对主流数据进行处理的方法processElement
 *      在当前这个方法中，可以根据维度表的名称 base_trademark找到对应配置信息，所以属于维度
 *      将这条修改的维度数据传递到下游并写到Phoenix
 */
public class DimApp {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //TODO 1.基本环境准备
        //1.1 指定流处理环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        //1.2 设置并行度
        env.setParallelism(4);

        //TODO 2.检查点相关的设置
        /*//2.1 开启检查点
        env.enableCheckpointing(5000L, CheckpointingMode.EXACTLY_ONCE);
        //2.2 设置检查点超时时间
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointTimeout(60000L);
        //2.3 设置job取消后检查点是否保留
        env.getCheckpointConfig().setExternalizedCheckpointCleanup(CheckpointConfig.ExternalizedCheckpointCleanup.RETAIN_ON_CANCELLATION);
        //2.4 设置两个检查点之间最小时间间隔
        env.getCheckpointConfig().setMinPauseBetweenCheckpoints(2000L);
        //2.5 设置重启策略
        // env.setRestartStrategy(RestartStrategies.fixedDelayRestart(3,3000L));
        env.setRestartStrategy(RestartStrategies.failureRateRestart(3, Time.days(30),Time.seconds(3)));
        //2.6 设置状态后端
        env.setStateBackend(new HashMapStateBackend());
        // env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage(new JobManagerCheckpointStorage());
        env.getCheckpointConfig().setCheckpointStorage("hdfs://hadoop202:8020/gmall/ck");
        //2.7设置操作hadoop的用户
        System.setProperty("HADOOP_USER_NAME","atguigu");*/

        //TODO 3.从kafka的主题读取数据
        //3.1 声明消费的主题以及消费者组
        String topic = "topic_db";
        String groupId = "dim_app_group";
        //3.2 创建消费者对象
        KafkaSource<String> kafkaSource = MyKafkaUtil.getKafkaSource(topic, groupId);
        //3.3 消费数据 封装为流
        DataStreamSource<String> kafkaStrDS
            = env.fromSource(kafkaSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "Kafka Source");

        //TODO 4.对读取的数据进行类型的转换以及简单的ETL
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> jsonObjDS = kafkaStrDS.process(
            new ProcessFunction<String, JSONObject>() {
                @Override
                public void processElement(String jsonStr, Context ctx, Collector<JSONObject> out) throws Exception {
                    try {
                        JSONObject jsonObj = JSON.parseObject(jsonStr);
                        String type = jsonObj.getString("type");
                        if(!"bootstrap-start".equals(type)&&!"bootstrap-complete".equals(type)){
                            out.collect(jsonObj);
                        }
                    } catch (Exception e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                }
            }
        );
        // jsonObjDS.print(">>>");

        //TODO 5.使用FlinkCDC读取配置表中的数据---配置流
        Properties props = new Properties();
        props.setProperty("useSSL","false");
        MySqlSource<String> mySqlSource = MySqlSource.<String>builder()
            .hostname("hadoop202")
            .port(3306)
            .databaseList("gmall0926_config")
            .tableList("gmall0926_config.table_process")
            .username("root")
            .password("123456")
            .jdbcProperties(props)
            .startupOptions(StartupOptions.initial())
            .deserializer(new JsonDebeziumDeserializationSchema()) // converts SourceRecord to JSON String
            .build();

        DataStreamSource<String> mySQLDS = env
            .fromSource(mySqlSource, WatermarkStrategy.noWatermarks(), "MySQL Source");

        //TODO 6.将读取到的配置流进行广播---广播流
        MapStateDescriptor<String, TableProcess> mapStateDescriptor
            = new MapStateDescriptor<String, TableProcess>("mapStateDescriptor",String.class,TableProcess.class);
        BroadcastStream<String> broadcastDS = mySQLDS.broadcast(mapStateDescriptor);

        //TODO 7.将主流(业务数据)和广播流(配置信息)进行关联
        BroadcastConnectedStream<JSONObject, String> connectDS = jsonObjDS.connect(broadcastDS);

        //TODO 8.对关联之后的数据进行处理（过滤出维度）
        SingleOutputStreamOperator<JSONObject> dimDS = connectDS.process(
            new TableProcessFunction(mapStateDescriptor)
        );

        //TODO 9.将维度数据写到Phoenix
        dimDS.print(">>>>");
        dimDS.addSink(new DimSinkFunction());

        env.execute();
    }
}
